要将 Dify 的 API 接入微信小程序，您可以参考以下内容：
GitHub:https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechatGitee:https://gitee.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat这里先暂时不过多介绍Dify，它跟AutoGPT,MetaGPT,FastGPT等等都是可以自己构建Agent，工作流的LLM应用开发平台。AM就是搭建在Dify上面的。以下是它的节点流预览图：说回LlamaEdge，我们可以自建一个API扩展来实现调用上面的FLUX.1 API Server（套娃）API扩展说明，可以查看：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/extension/api-based-extension，但貌似0.8.3的版本不再使用了（dify里面有不少功能更新缺陷或版本冲突，所以使用时需要自行修改或提交PR）也可以引入[dify-on-wechat](https://github.com/hanfangyuan4396/dify-on-wechat)项目，在bot/dify/新建一个dify_image.py的程序，将画图程序的调用过程写到dify bot中，如用query“画”开头接提示来触发调用。dify_image.py我将后面更新到我的代码仓库中。图片服务器，很简单，分别写一个Flask app程序和一个html：app.pytemplate/index.html以上代码都可以由Phind,Copilot,Cursor,Zed+ollama+一个代码大模型代劳，但架构感觉整复杂了不够优雅，后面整理好打包一个解决方案再提交一个repo。见效果图：
在Dify的官网，我为你找到了一篇手把手教你如何将Dify应用接入微信生态的教程：1.创建聊天助手应用：在Dify平台创建基础编排聊天助手应用，获取API密钥和API服务器地址。2.下载Dify on WeChat项目：下载并安装依赖。3.填写配置文件：在项目根目录创建config.json文件，填写API密钥和服务器地址。4.把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可以选择源码部署或Docker部署。5.把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和LLM节点，发布更新并访问API。6.把Agent应用接入微信：创建Agent应用，设置对话模型和添加工具，生成API密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/learn-more/use-cases/dify-on-wechat
陆陆续续，拖拖拉拉，搞了一个多月，以为开发完了；结果大佬测完告诉我，我做的是页面样式没办法保存。。。。还要弄个保存海报的样式。。。。。被cursor揉捏了一个月，再也不想打开cursor；大佬看我这个项目实在搞的崩溃，就顺道帮我解决了；非常感谢♥有你真好！你以为这就完了，怎么可能呢？小程序个人资质审核、备案；弄完后，还有云服务器域名购买，域名备案（用于后端服务器转发）；就又拖了半个多月。。。。。。不过【经验+1】说几个项目开发中比较好用和重要软件吧github:这个大名鼎鼎，自然不必多说；这个项目最大收获就是让我学会用github，以及及github宝藏开源项目库~~Apifox:检验端口以及API是否有效回应的软件；看起来还挺好用的；DBeaver:数据库用的，具体我也不懂干啥Docker Desktop:有些项目安装下载可以使用Docker;重要性参见我上篇文章微信开发者工具：这个开发微信小程序绕不过去最重要的是大模型API：一开始我用的是智谱，因为他家国庆时候搞活动，送很多token，但11月1日发消息才知道，资源包有额度和日期的时效，且好像我接的模型种类不对，所以扣了好多的钱；没办法，我找了客服，才知道过期了，买9.9元资源包才划算；还要随时查看防止过期，不然走正常途径稍微用扣很多的钱。。。。还好，后端大佬在找模型接口时稍微浏览了一下，才发现智谱有个免费的模型，问了一下客服，客服说：调用接口时传这个模型编码就行，直接调用不收费；【但使用知识库进行推理，向量检索时收费】，太好了；反正其实就点提示词，虽然效果并不是怎么太好；但能用就行【对，我已经放弃挣扎了~~】